1、Hadoop中的MR与Spark有什么区别？为什么Spark有优势？MR的大致过程是：Map端从HDFS中读取到文件，并简单的进行数据处理，处理后将结果Spill（溢写）到磁盘；Reduce从磁盘读取Map产生的结果，进行处理后通常还是写回到HDFS上。这样的处理过程会多次的进行磁盘读写，而磁盘读取速度远远低于内存，所以性能有一定的瓶颈。Spark是使用内存对数据进行操作，输入数据、处理中间结
我们知道spark可以将运行过的RDD存储到内存上, 并在需要的时候重复利用. 那么spark是怎么完成这些工作的, 本文将通过分析源码来解释RDD的重复利用过程. 在上一篇文章解释了spark的执行机制, DAGScheduler负责分解action, 在DAGScheduler.getMissingParentStages中, spark首次利用了过去的RDD, 而所使用的函数就是DAG
# 使用Spark代替存储过程
作为一名经验丰富的开发者，你可能遇到过需要使用存储过程来处理大量数据的情况。然而，使用存储过程可能会面临一些挑战，例如复杂的语法和难以维护的代码。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Spark来代替存储过程，以提高代码的可读性和可维护性。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤。下面是一个表格，展示了使用Spark代替存储过程的步骤：
| 步骤 |
从Spark应用的提交到执行完成有很多步骤，为了便于理解，我们把应用执行的整个过程划分为三个阶段。而我们知道Spark有多种运行模式，不同模式下这三个阶段的执行流程也不相同。本文介绍这三个阶段的划分，并概要介绍不同模式下各个阶段的执行流程，各个模式的详细流程会在后面的文章进行分析。应用执行的阶段划分我们知道，Spark应用可以在多种模式下运行。所谓多种模式主要是针对资源分配方式来说的，Spark应
简介Spark SQL重要的是操作DataFrame，DataFrame本身提供了Save和Load的操作，Load：可以创建DataFrame。Save：把DataFrame中的数据保存到文件或者说用具体的格式来指明我们要读取的文件类型，以及用具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型。Spark SQL执行基本操作时，内部结构流程图如下： DataFrame本质是数据 + 数据的描述信息（结构
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2023-08-30 10:45:41
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Spark2.X的内存管理模型如下图所示：Spark中的内存使用大致包括两种类型：执行和存储。执行内存是指用于用于shuffle、join、排序、聚合等计算的内存，而存储内存是指用于在集群中持久化和广播内部数据的内存。在Spark中，执行内存和存储内存共享一个统一的区域。当没有使用执行内存时，存储内存可以获取所有可用内存，反之亦然。如有必要，执行内存可以占用存储存储，但仅限于总存储内存使用量低于某
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2023-07-05 21:30:45
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RDD.cache() 或RDD.persist1.1. RDD的缓存Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存数据集。当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark构建迭代式
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2023-07-21 14:41:33
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spark core1.Spark的算子什么是RDD？ RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、弹性。RDD是一个可以并行操作的容错的容错集合集合。 1.不可以变是指的是对rdd进行算子计算，会生成一个新的rdd,不会改变原来最初的rdd. 2.数据可以分区处理 RDD的属性（源码中的一段话
Spark存储体系无论是spark的任务提交还是，任务执行，在这过程中始终离不开spark的存储体系。spark为了避免hadoop读写磁盘的IO操作成为性能瓶颈，优先将配置信息、计算结果等数据存入内存，当内存存储不下的时候，可选择性的将计算结果输出到磁盘，为了保证性能，默认都是存储到内存的，这样极大的提高了spark的计算效率。存储体系中核心模块就是bolckmanager。在blockmana
目录一、Spark Shuffle 的发展1.1、未优化的 HashShuffle1.2、优化后 HashShuffle1.3、Sort-Based Shuffle二、Spark Shuffle 中数据结构
原创
2022-12-28 15:07:03
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Spark运行时的基本工作流程如下：（1）任何spark应用程序都包含driver代码和executor代码。spark应用程序首先在driver初始化SparkContext。因为SparkContext是spark应用程序通往集群的唯一路径，在SparkContext中包含了DAGScheduler和TaskScheduler两个调度器类。在创建SparkContext对象的同时也自动创建了这
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2023-09-19 17:01:23
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文章目录DataFrame创建 DataFrameSQL 语法DSL 语法RDD 转换为 DataFrameDataFrame 转换为 RDD Spark Core 中，如果想要执行应用程序，需要首先构建上下文环境对象 SparkContext，Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装，不仅仅在模型上进行了封装，上下文环境对象也进行了封装。 在老的版本中，Spark
Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark快的原因：Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffleSpark对于反复用到的数据进行了缓存Spark对于DAG进行了高度的优化，具体在于Spark划分了不同的stage和使用了延迟计算技术弹性数据分布集RDD：Spark将数据保存分布式内存中，对分布式内存的抽象理解，提供了一个高度受限
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2023-06-14 15:13:37
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Spark介绍Spark简介Apache Spark是一个快速的、多用途的集群计算系统，相对于Hadoop MapReduce将中间结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。 Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果要使用Spark，需要搭载其它的文件系统和成熟的调度系统。spark执行流程 spa
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2023-06-12 19:09:15
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scala配置1、下载解压包tar -xvf scala-2.10.4.tgz -C /usr/local/2、包重命名为scala3、配置环境变量export SCALA_HOME=/usr/local/scalaexport PATH=$PATH:/usr/local/scala/bin4、执行生效source /etc/profile##验证配置scala -version 得到Scala
原创
2016-11-23 20:13:05
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Spark存储分析整体框架存储级别RDD存储调用读数据过程本地读取远程读取写数据过程写入内存写入磁盘 整体框架Spark的存储采取了主从模式，即Master / Slave模式，整个存储模块使用RPC的消息通信方式。其中：Master负责整个应用程序运行期间的数据块元数据的管理和维护Slave一方面负责将本地数据块的状态信息上报给Master，另一方面接受从Master传过来的执行命令。如获取数
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2023-09-19 00:34:17
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在存储过程中如何使用另一个存储过程返回的结果集 与这个问题具有相同性质的其他描述还包括：如何在存储过程中检索动态SQL语句的执行结果？如何实现类似SELECT * F
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2021-07-29 14:39:13
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目录1 Spark存储系统概述2 存储系统的基本组成3 Spark RDD 缓存之 MemoryStore4 Spark Shuffle 之 DiskStore5 小结1 Spark存储系统概述Spark 存储系统用于存储 3 个方面的数据，分别是： RDD 缓存 Shuffle 中间文件 广播变量。（1）RDD 缓存指的是将 RDD 以缓存的形式物化到内存或
spark优势：Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：1、Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过
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2023-08-19 20:45:17
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存储过程（Stored Procedure）是在大型数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL 语句集，经编译后存储在数据库中，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。在大型数据库系统中，存储过程和触发器具有很重要的作用。无论是存储过程还是触发器，都是SQL 语句和流程控制语句的集合。1.基本结构 CREATE OR REPLACE PROCEDURE 存储过程名
